网站建设需要做什么,网站制作公司如何运作,wordpress typo3,企业网站诊断ChatTTS#xff1a;终极文本转语音工具#xff0c;支持API#xff01;
文本转语音#xff08;TTS#xff09;系统的发展已经取得了长足的进步。从最初的机械化、平坦的声音#xff0c;到如今听起来令人惊讶的人声#xff0c;ChatTTS作为这一领域的新成员#xff0c;旨…ChatTTS终极文本转语音工具支持API
文本转语音TTS系统的发展已经取得了长足的进步。从最初的机械化、平坦的声音到如今听起来令人惊讶的人声ChatTTS作为这一领域的新成员旨在改变我们与计算机的互动方式通过自然的语音交流来实现。值得一提的是ChatTTS在署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议下发布允许非商业用途和分发同时要求对创作者进行适当的署名。
你是否对此感到好奇以下是更多细节 演示效果 对话聚焦与技术实力 超越基本功能控制与定制的探索 文本预处理在文本中嵌入控制 推理参数微调输出 解决伦理问题与潜在滥用 ChatTTS的实际应用赋予文本生命 持续改进与社区反馈 结论
演示效果
文本输入[‘大家好这是一段智能语音生成的示例文本转语音TTS系统的发展已经取得了长足的进步。从最初的机械化、平坦的声音到如今听起来令人惊讶的人声ChatTTS作为这一领域的新成员旨在改 变我们与计算机的互动方式通过自然的语音交流来实现。’]语音输出链接https://pan.baidu.com/s/1rBh_y-2vjmRFsFFM2AxFCQ?pwdnkvm 提取码nkvm 对话聚焦与技术实力
与一些为通用用途设计的TTS系统不同ChatTTS专门为对话而构建非常适合用于AI助手等场景。其闭源版本经过超过10万小时的中文和英文语音训练而开源版本则在HuggingFace上提供受益于4万小时的庞大数据集。
ChatTTS的独特之处在于其对人类对话的理解能力。它能够生成不同的“说话者”使对话更加真实。此外它还融入了微妙的细节如笑声、停顿和插入语——这些元素使对话听起来自然而非机械。
超越基本功能控制与定制的探索
ChatTTS不仅仅是将文本转换为语音。它为用户提供了通过两个阶段的过程来微调输出的工具文本预处理和推理参数调整。
文本预处理在文本中嵌入控制
在文本层面ChatTTS使用特殊的标记作为嵌入命令。这些标记让你可以控制停顿、笑声和其他口语特征。
句子级控制插入标记如 [laugh_(0–2)] 来引入笑声[break_(0–7)] 用于不同长度的停顿以及 [oral_(0–9)] 来控制其他口语特征。单词级控制通过在特定单词旁放置 [uv_break] 和 [lbreak] 来实现更细致的停顿管理。
想象一下你正在为儿童故事应用创建一个奇幻的AI角色……你可以用ChatTTS生成这样的文本
“从前在一个充满会说话的胡萝卜和唱歌的土豆的地方[uv_break] 住着一只名叫闪烁的小萤火虫。[laugh] 闪烁喜欢在月光中[uv_break] 跳舞”
通过精心放置这些标记你可以让ChatTTS生成一个在戏剧性效果上停顿、温暖地笑并将那个奇幻世界带入生活的声音。
推理参数微调输出
在音频生成过程中推理你可以使用传递给 chat.infer() 函数的参数进一步细化输出
params_infer_code这个字典控制说话者身份spk_emb、语音变化temperature和解码策略top_P、top_K等方面。params_refine_text这个字典主要用于句子级控制类似于文本中使用的标记。
这两级控制的结合使合成语音在表现力和定制性上达到了前所未有的水平。
解决伦理问题与潜在滥用
ChatTTS的创作者意识到先进技术带来的责任。他们采取了一些措施来减少滥用的风险特别是在生成误导性内容方面
高频噪声在训练过程中添加了一层非常细微的高频噪声。这使得不法分子更难利用音频进行有害用途这只是他们的观点……。压缩音频质量开源音频故意使用MP3格式进行压缩进一步降低其整体质量这算是一种对策。
虽然这些选择可能会对某些用户的音频保真度产生轻微影响找一个真的在意的人但它们展示了对伦理AI开发的承诺。团队还在开发一个开源工具以检测由ChatTTS生成的合成语音增加了另一层保护。
ChatTTS的实际应用赋予文本生命
以下是如何使用ChatTTS的示例展示了基本和高级用法
import ChatTTS
from IPython.display import Audio# 初始化ChatTTS
chat ChatTTS.Chat()
chat.load_models()# 基本用法
text 你好这里是ChatTTS在讲话
wav chat.infer(text)
torchaudio.save(basic_output.wav, torch.from_numpy(wav[0]), 24000)# 高级用法# 1. 随机选择一个说话者
rand_spk chat.sample_random_speaker() # 2. 定义推理参数
params_infer_code {spk_emb: rand_spk, # 使用随机选择的说话者temperature: 0.5, # 调整语音变化
}# 3. 带有嵌入控制标记的文本
text_with_tokens 你最喜欢的颜色是什么[uv_break][laugh]# 4. 生成并保存音频
wav chat.infer(text_with_tokens, params_infer_codeparams_infer_code)
torchaudio.save(advanced_output.wav, torch.from_numpy(wav[0]), 24000)这个示例展示了如何使用ChatTTS进行基本的文本转语音转换以及如何利用其高级功能自定义说话者身份、引入停顿和添加笑声。
请记住要使用ChatTTS您需要一台具有良好GPU的系统建议至少4GB的显存以生成短音频片段。
持续改进与社区反馈
与任何新技术一样ChatTTS正在不断改进。开发者积极与用户反馈互动努力提升性能并解决改进领域。值得一提的是未来的路线图中计划发布一个具有多情感控制和Lora训练代码的版本。
结论
ChatTTS在GitHub上发布后迅速获得了大量关注。它是时下的热潮还是在对话式文本转语音领域的真正变革者试试看表达你的看法吧 Github开源网址https://github.com/2noise/ChatTTS
